线性编码联邦学习
Linear coding-based federated learning
1. 宿迁学院 a. 信息工程学院; b. 产业技术研究院, 江苏 宿迁 223800
2. 中国矿业大学 信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221116
3. 苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 215031
4. 武夷学院 认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室, 福建 武夷山 354300
摘要
联邦学习能够在边缘设备的协作训练中，保护边缘设备的数据隐私。而在通用联邦学习场景中，联邦学习的参与者通常由异构边缘设备构成，其中资源受限的设备会占用更长的时间，导致联邦学习系统的训练速度下降。现有方案或忽略掉队者，或根据分布式思想将计算任务进行分发，但是分发过程中涉及到原始数据的传递，无法保证数据隐私。为了缓解中小型规模的多异构设备协作训练场景下的掉队者问题，提出了编码联邦学习方案，结合线性编码的数学特性设计了高效调度算法，在确保数据隐私的同时，加速异构系统中联邦学习系统速度。同时，在实际实验平台中完成的实验结果表明，当异构设备之间性能差异较大时，编码联邦学习方案能将掉队者训练时间缩短92.85%。
基金项目
2021江苏省重点研发计划(现代农业)资助项目(BE2021354)
2020宿迁市项目(Z2020133)
2021宿迁市现代农业项目(L202109)
2019年苏州市科技计划资助项目(SNG201908)
认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室开放课题基金资助项目(KLCCIIP2021201)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0449
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1113-1118
文章编号: 1001-3695(2023)04-025-1113-06
发布历史
[2022-11-14] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
史洪玮, 王志超, 施连敏, 等. 线性编码联邦学习 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1113-1118. (Shi Hongwei, Wang Zhichao, Shi Lianmin, et al. Linear coding-based federated learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1113-1118. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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